### Spark SQL Running the SET -v command will show the entire list of the SQL configuration. #scala// spark is an existing SparkSession spark.sql("SET -v").show(numRows = 200, truncate = false)#java // spark is an existing SparkSession spark.sql…

参考http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html Spark提供三个位置来配置系统: Spark属性控制大多数应用程序参数,可以使用SparkConf对象或通过Java系统属性进行设置. 可以使用环境变量通过conf/spark-env.sh每个节点上的脚本来设置每台机器的设置,例如IP地址. 日志记录可以通过配置log4j.properties. Spark属性控制大多数应用程序设置,并为每个应用程序单独配置.这些属性可以直接在一…

Spark性能优化的10大问题及其解决方案 问题1:reduce task数目不合适解决方式:需根据实际情况调节默认配置,调整方式是修改参数spark.default.parallelism.通常,reduce数目设置为core数目的2到3倍.数量太大,造成很多小任务,增加启动任务的开销:数目太少,任务运行缓慢. 问题2:shuffle磁盘IO时间长解决方式:设置spark.local.dir为多个磁盘,并设置磁盘为IO速度快的磁盘,通过增加IO来优化shuffle性能: 问题3:map|red…

Spark On YARN内存分配(转载) 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 下图是yarn-cluster模式的作业执行图,图片来源于网络: 关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数.本文主要讨论…

Spark核心编程 Spark 核心是整个项目的基础.它提供了分布式任务调度,调度和基本的 I/O 功能.Spark 使用一种称为RDD(弹性分布式数据集)一个专门的基础数据结构,是整个机器分区数据的逻辑集合.RDDS可以用两种方法来创建的;一个是在外部存储系统引用的数据集,第二个是通过应用转换(如map, filter, reducer, join)在现有RDDS. RDD抽象通过语言集成API公开.这简化了编程的复杂性,因为应用程序的处理RDDS方式类似于操纵的本地集合数据. Spark S…

解决方案一: #cp $HADOOP_HOME/lib/native/libhadoop.so  $JAVA_HOME/jre/lib/amd64 #源码编译snappy---./configure  make & make install #cp libsnappy.so $JAVA_HOME/jre/lib/amd64 主要是jre目录下缺少了libhadoop.so和libsnappy.so两个文件.具体是,spark-shell依赖的是scala,scala依赖的是JAVA_HOME下的…

Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算.它是建立在Hadoop MapReduce之上,它扩展了 MapReduce 模式,有效地使用更多类型的计算,其中包括交互式查询和流处理.这是一个简单的Spark教程,介绍了Spark核心编程的基础知识. 工业公司广泛的使用 Hadoop 来分析他们的数据集.其原因是,Hadoop框架是基于简单的编程模型(MapReduce),并且它使用的计算解决方案,是可扩展的,柔性的,容错和低成本. 在这里,主要关心的是在查询之间等待时间和等待时间来运行…

1.安装mesos #用centos6的源yum安装 # rpm -Uvh http://repos.mesosphere.io/el/6/noarch/RPMS/mesosphere-el-repo-6-2.noarch.rpm # yum install mesos -y 注意:如果要运行Mesos而不将其安装到系统的默认路径中(例如,如果您缺乏安装它的管理权限),请传递 --prefix选项configure以告诉它在哪里安装.例如,通过 --prefix=/home/me/mesos.默…

一.客户端进行操作 1.根据yarnConf来初始化yarnClient,并启动yarnClient2.创建客户端Application,并获取Application的ID,进一步判断集群中的资源是否满足executor和ApplicationMaster申请的资源,如果不满足则抛出IllegalArgumentException:3.设置资源.环境变量:其中包括了设置Application的Staging目录.准备本地资源(jar文件.log4j.properties).设置Applicati…

在本地IDE里直接运行spark程序操作远程集群 一般运行spark作业的方式有两种: 本机调试,通过设置master为local模式运行spark作业,这种方式一般用于调试,不用连接远程集群. 集群运行.一般本机调试通过后会将作业打成jar包通过spark-submit提交运行.生产环境一般使用这种方式. 操作方法 1.设置master 两种方式: 在程序中设置 SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName("helloworld") .s…

开发调优篇 原则一:避免创建重复的RDD 通常来说,我们在开发一个Spark作业时,首先是基于某个数据源(比如Hive表或HDFS文件)创建一个初始的RDD:接着对这个RDD执行某个算子操作,然后得到下一个RDD:以此类推,循环往复,直到计算出最终我们需要的结果.在这个过程中,多个RDD会通过不同的算子操作(比如map.reduce等)串起来,这个“RDD串”,就是RDD lineage,也就是“RDD的血缘关系链”. 我们在开发过程中要注意:对于同一份数据,只应该创建一个RDD,不能创建多个R…

大数据实时处理平台市场上产品众多,本文着重讨论spark与storm的比对,最后结合适用场景进行选型. 一.spark与storm的比较 比较点 Storm Spark Streaming 实时计算模型 纯实时,来一条数据,处理一条数据 准实时,对一个时间段内的数据收集起来,作为一个RDD,再处理 实时计算延迟度 毫秒级 秒级 吞吐量 低 高 事务机制 支持完善 支持,但不够完善 健壮性 / 容错性 ZooKeeper,Acker,非常强 Checkpoint,WAL,一般 动态调整并行度 支持…

1 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. 2 DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Python中的一个data frame.DataFrames可以通过多种数据构造,例如:结构化的数据文件.hive中的表…

我的Spark机群是部署在Yarn上的,因为之前Yarn的部署只是简单的完全分布式,但是后来升级到HA模式,一个主NN,一个备NN,那么Spark HistoryServer的配置也需要相应的做修改,因为不做修改会报错 Exception in thread "main" java.lang.reflect.InvocationTargetException at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native…

#spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0.tgz ---下载源码 (如果是Hive on spark---hive2.1.1对应spark1.6.0) #tar zxvf spark-2.2.0.tgz ---解压 #cd spark-2.2.0/dev ##修改make-distribution.sh的MVN路径为$M2_HO…

spark on yarn模式下配置spark-sql访问hive元数据 目的:在spark on yarn模式下,执行spark-sql访问hive的元数据.并对比一下spark-sql 和hive的效率. 软件环境: hadoop2.7.3 apache-hive-2.1.1-bin spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 jd1.8 hadoop是伪分布式安装的,1个节点,2core,4G内存. hive是远程模式. spark的下载地址: http://spark.apach…

1.Spark Core: 类似MapReduce 核心:RDD 2.Spark SQL: 类似Hive,支持SQL 3.Spark Streaming:类似Storm =================== Spark Core ======================= 一.什么是Spark? 1.什么是Spark?生态体系结构 Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. 生态圈:…

#查看帮助:./bin/spark-submit --help   ./bin/spark-shell --help 用法1: spark-submit [options] <app jar | python file> [app arguments]用法2: spark-submit --kill [submission ID] --master [spark://...]用法3: spark-submit --status [submission ID] --master [spark:/…

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 随着Spark的逐渐成熟完好, 越来越多的可配置參数被加入到Spark中来, 本文试图通过阐述这当中部分參数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下怎样依据实际场合对Spark进行配置优化. 因为篇幅较长.所以在这里分篇组织,假设要看最新完整的网页版内容.能够戳这里:http://spark-config.readthedoc…

本博文是转自如下链接,为了方便自己查阅学习和他人交流.感谢原博主的提供! http://www.aboutyun.com/thread-6849-1-1.html http://www.aboutyun.com/thread-6850-1-1.html 科普Spark,Spark核心是什么,如何使用Spark(1) 阅读本文章可以带着下面问题: 1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单) 2.Spark与MapReduce不同在什么地方 3.Spark为什么比Hadoop灵活 4.Spar…

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3…

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst…

虽然SparkStreaming已经停止更新,Spark的重点也放到了 Structured Streaming ,但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题,可能还是会选择SparkStreaming. SparkStreaming对于时间窗口,事件时间虽然支撑较少,但还是可以满足部分的实时计算场景的,SparkStreaming资料较多,这里也做一个简单介绍. 一． 什么是Spark Streaming Spark Streaming在当时是为了与当时的Apache Storm竞争,也让S…

摘要:结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序. 本文分享自华为云社区<Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥区别?>,作者:dayu_dls . 结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序.Hive和SparkSQL都不负责计算.Hive的默认执行引擎是mr,还可以运行在Spark和Tez.Spark可以连接多种数据源,然后…

Spark:使用Spark Shell的两个示例 Python 行数统计 ** 注意: **使用的是Hadoop的HDFS作为持久层,需要先配置Hadoop 命令行代码 # pyspark >>> lines = sc.textFile("/user/mint/README.md") # 创建一个名为lines的RDD.首先要确保README.md在HDFS文件系统相应的路径中.这里的文档是Spark在安装目录下,选择其他文档. >>> lines.…

科普Spark,Spark是什么,如何使用Spark(1)转自:http://www.aboutyun.com/thread-6849-1-1.html 阅读本文章可以带着下面问题:1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单)2.Spark与MapReduce不同在什么地方3.Spark为什么比Hadoop灵活4.Spark局限是什么5.什么情况下适合使用Spark 科普Spark,Spark核心是什么,如何使用Spark(2)转自:http://www.aboutyun.com/threa…

来源:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4700615.html 1.简介 1.1 Spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark…

科普Spark,Spark是什么,如何使用Spark 1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单) 2.Spark与MapReduce不同在什么地方 3.Spark为什么比Hadoop灵活 4.Spark局限是什么 5.什么情况下适合使用Spark 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于…

不多说,直接上干货! 最近,开始,进一步学习spark的最新版本.由原来经常使用的spark-1.6.1,现在来使用spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz. 前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐) 这里我,使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar…

说到Spark就不得不提MapReduce/Hadoop, 当前越来越多的公司已经把大数据计算引擎从MapReduce升级到了Spark. 至于原因当然是MapReduce的一些局限性了, 我们一起先来看下Mapreduce的局限性和Spark如何做的改进. Spark概述 MapReduce局限性 1 仅支持Map和Reduce两种操作 2 处理效率极低 Map中间结果写磁盘,Reduce写HDFS,多个MR之间通过HDFS交换数据; 任务调度和启动开销大 无法充分利用内存 Map端和Redu…